基于NSCT、KFCM和多模型LS-SVM的红外小目标检测

作者：吴一全; 尹丹艳; 吴诗婳

来源：仪器仪表学报, 2011, (08): 1704-1709.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.2011.08.004

• 红外小目标检测
• 非下采样Contourlet变换
• 核模糊C均值聚类
• 最小二乘支持向量机
• 递归最大类间绝对差 small infrared target detection
• NSCT
• kernel fuzzy C means clustering
• LS-SVM
• recursive maximum between-cluster absolute difference

为了进一步提高红外小目标的检测性能,针对图像序列中背景与小目标的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和核模糊C均值(kernel fuzzy C means,KFCM)聚类多模型最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)背景预测的检测方法。首先对红外小目标图像进行NSCT并去噪,提高图像的信噪比;然后通过基于核模糊C均值聚类的多模型LS-SVM预测去噪后红外图像中的背景,用去噪后的实际图像减去背景预测图像得到残差图像;接着提出基于递...

• 单位
  南京大学; 电子信息工程学院; 计算机软件新技术国家重点实验室; 南京航空航天大学